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基于粒子群优化算法的精准施药过程自抗扰控制研究

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基于粒子群优化算法的精准施药过程自抗扰控制研究

作者：刘遥重庆科技学院

学位级别：硕士

目前施药机械和植保机械在使用过程中,一方面由于农药雾滴存在飘失、弹射、溅射和滚落等情况发生,雾滴的沉积量不到施药总量的20%。另一方面雾滴沉积量、雾滴粒径在上下坡、机具抖动、机具的速度变化时,会发生较大的偏差,喷雾控制的精... 详细信息

目前施药机械和植保机械在使用过程中,一方面由于农药雾滴存在飘失、弹射、溅射和滚落等情况发生,雾滴的沉积量不到施药总量的20%。另一方面雾滴沉积量、雾滴粒径在上下坡、机具抖动、机具的速度变化时,会发生较大的偏差,喷雾控制的精度很难保证。针对上述扰动影响,本文采用具有抗扰动性能的自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Controller,ADRC)对施药系统控制,研究结果表明ADRC有利于提高喷雾的效率。本文以施药喷雾系统为研究对象,先对精准施药控制原理进行研究,建立了其数学模型,分别为压力控制和流量控制设计了二阶非线性ADRC和模型补偿ADRC,并结合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO)对参数寻优,最终在精准施药系统中验证控制算法的优越性,归纳总结如下:1.研究了精准施药控制原理,通过施药系统动力学方程,建立精准施药流量电磁阀数学模型;结合精准施药管路压力流量与对应电磁阀的电压关系,通过曲线拟合获得电磁阀电压与管路压力流量的函数关系;并验证了电磁阀的数学模型。2.设计了精准施药压力ADRC控制器和精准施药流量ADRC控制器,通过添加解耦控制器,增强了整个控制系统的解耦性能;通过MATLAB研究了ADRC参数对其控制性能的影响,通过分离性原则完成了ADRC参数的整定。3.结合控制系统的动态指标、静态指标和最大耦合度的要求,设计了精准施药控系统适应度函数,研究了PSO算法对流量补偿的ADRC控制器参数优化和压力回路ADRC控制器参数优化。仿真结果表明,PSO-ADRC控制系统的动静态性能以及抗干扰性能明显优于PID控制和ADRC控制。4.设计了精准施药系统软件系统,搭建了硬件系统,用STM32实现PSO算法优化流量补偿ADRC控制器和压力回路ADRC控制器,实现精准施药;实验结果分析表明,使用PSO-ADRC算法控制精准施药系统喷雾比常规喷雾节约农药45%,农药利用率提高了63%。

关键词：精准施药喷雾抗扰动 ADRC 粒子群寻优算法

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基于粒子群的轮毂电机车辆制动能量回收策略

武汉理工大学学报 2019年第12期41卷 73-80页

作者：付翔何宗权卢洋唐科懿武汉理工大学汽车工程学院武汉430070 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070 襄阳达安汽车检测中心有限公司襄阳441004

针对四轮毂电机驱动车辆各轮转矩独立可控、控制响应快、制动能量回收潜力大的特点,分析轮毂电机、电池特性参数对再生制动能力的限制因素,研究动态兼顾控制方法,提升能量回收效率和制动效能。对此,分析制动安全法规,建立基于分配系数... 详细信息

针对四轮毂电机驱动车辆各轮转矩独立可控、控制响应快、制动能量回收潜力大的特点,分析轮毂电机、电池特性参数对再生制动能力的限制因素,研究动态兼顾控制方法,提升能量回收效率和制动效能。对此,分析制动安全法规,建立基于分配系数优化的前后轴制动力矩分配策略。在此基础上,考虑车速、电机与电池特性以及前后轴电、液力矩分配对各轴电机发电效率以及电池充电效率的影响,划分影响因素边界条件,借助粒子群寻优算法实现了前后轴再生制动力矩优化分配。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真平台,验证了所提出控制策略的有效性和先进性。

关键词：轮毂电机再生制动充电效率发电效率最优分配系数粒子群寻优算法

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永磁球形电机的支持向量机模型的参数寻优

电工技术学报 2014年第1期29卷 85-90页

作者：鞠鲁峰王群京李国丽胡存刚钱喆合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009 安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601

提出一种新的永磁球形电机的数学模型建立方法——支持向量机(SVM)模型,分别采用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较三种算法得到的参数,确定最适合永磁球形电机SVM回归模型的参数... 详细信息

提出一种新的永磁球形电机的数学模型建立方法——支持向量机(SVM)模型,分别采用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较三种算法得到的参数,确定最适合永磁球形电机SVM回归模型的参数寻优算法。

关键词：关键词永磁球形电机支持向量机回归网格参数寻优算法遗传算法粒子群寻优算法

基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测方法研究

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第8期51卷 198-210页

作者：谢晖蒋磊刘守河王龙李乐平孔繁涛汽车车身先进设计制造国家重点实验室(湖南大学) 湖南长沙410082 东风本田汽车有限公司新车型中心湖北武汉430056 季华实验室广东佛山528200 湖南天汽模汽车科技有限公司湖南长沙410082

为研究汽车覆盖件模具棱线几何特征参数及成形工艺参数对棱线磨损的影响,实现对模具棱线磨损的精准预测,提出了一种基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测模型.通过利用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法获取模具棱线磨损有限元计算的实验样... 详细信息

为研究汽车覆盖件模具棱线几何特征参数及成形工艺参数对棱线磨损的影响,实现对模具棱线磨损的精准预测,提出了一种基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测模型.通过利用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法获取模具棱线磨损有限元计算的实验样本,进而构建预测模型的输入参数集.通过耦合混沌理论、动态权重方法对蝗虫优化算法(GOA)进行改进,利用改进后的蝗虫优化算法(IGOA)对SVR算法关键参数进行寻优.构建了基于IGOASVR算法的模具棱线磨损预测模型,结合粒子群寻优算法(PSO)建立多目标优化模型,实现对模具棱线磨损的高精度预测以及几何特征参数和成形工艺参数优化.对比5种常规预测模型,基于IGOA-SVR算法的预测模型在采样点处的预测误差分别为8.546%、8.497%、8.473%,较GOA-SVR预测模型分别提高25.9%、26.2%、26.4%,预测精度相比于其他预测模型也有不同程度的提高.结果表明改进后的IGOA-SVR算法具有更高的精度.

关键词：模具磨损蝗虫优化算法支持向量回归模具锐棱粒子群寻优算法

PSO-LSSVM用于近红外光谱预测混合制浆材Klason木质素含量

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中国造纸学报 2020年第2期35卷 45-51页

作者：熊智新刘耀瑶王勇梁龙房桂干南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室江苏南京210037 中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏南京210042

为优化混合制浆材中Klason木质素含量的近红外分析模型,收集了5种常见制浆材的82个原木样品,将样品粉碎预处理后在便捷式近红外光谱仪上采集其近红外光谱信号,对原始光谱数据进行多元散射校正(MSC)预处理,利用粒子群寻优(PSO)算法对最... 详细信息

为优化混合制浆材中Klason木质素含量的近红外分析模型,收集了5种常见制浆材的82个原木样品,将样品粉碎预处理后在便捷式近红外光谱仪上采集其近红外光谱信号,对原始光谱数据进行多元散射校正(MSC)预处理,利用粒子群寻优(PSO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中的参数进行优化,然后利用最优参数建立混合制浆材Klason木质素的LSSVM定量分析模型。将结果与偏最小二乘(PLS)和主成分降维后的BP神经网络(PCA-BPNN)算法进行比较。结果表明,PCA-BPNN和PSO-LSSVM模型均优于PLS模型,且PSO-LSSVM模型预测结果最优,预测结果的相关系数(Rv)最大为0.9857;预测标准差(RMSEP)为0.7498%,比PLS模型和PCA-BPNN模型分别降低了0.2767%和0.1455%;相对标准偏差(RPD)最大为5.6174,比PLS模型和PCA-BPNN模型分别提高了1.5144和0.9138;真实值与预测值间的绝对偏差(AD)范围最小,为0.0065%~1.8449%。

关键词：近红外光谱混合制浆材 Klason木质素粒子群寻优算法最小二乘支持向量机

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一种基于矩阵填充的稀疏阵波达方向估计技术

南京理工大学学报 2024年第3期48卷 384-389页

作者：范王恺芮义斌李鹏谢仁宏南京理工大学电子工程与光电技术学院江苏南京210094

为了提高稀疏阵列波达方向(DOA)估计的性能,该文将低秩矩阵重构理论应用到DOA估计中,提出了一种改进的矩阵填充模型及其优化求解方法。该方法利用Sigmoid函数实现核范数约束并建立最小化模型;然后基于粒子群算法改进增广拉格朗日乘子法... 详细信息

为了提高稀疏阵列波达方向(DOA)估计的性能,该文将低秩矩阵重构理论应用到DOA估计中,提出了一种改进的矩阵填充模型及其优化求解方法。该方法利用Sigmoid函数实现核范数约束并建立最小化模型;然后基于粒子群算法改进增广拉格朗日乘子法,对模型实现低秩优化求解;最后利用多信号分类(MUSIC)算法实现DOA估计。仿真结果表明,该方法能有效实现稀疏阵重构,DOA估计的性能优良,且能够适用于相关信源。

关键词：波达方向估计稀疏阵列矩阵填充增广拉格朗日乘子法粒子群寻优算法

基于小波包能量熵和DBN的MMC-HVDC输电线路单极接地故障定位方法

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南方电网技术 2021年第2期15卷 82-91页

作者：叶鑫杰兰生肖思捷原永滨福州大学电气工程与自动化学院福州350108

可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要。针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故... 详细信息

可靠精确的故障定位技术对MMC-HVDC输电系统的稳定运行至关重要。针对高阻接地故障的定位精度低的问题,提出了一种基于小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的输电线路单极接地故障定位方法。通过对不同条件下故障波形中所包含的故障信息进行分析,运用小波包能量熵提取双端故障电压波形中深层故障特征并构造新的特征矩阵。基于新的特征矩阵搭建DBN模型并通过粒子群寻优(particle swarm optimization,PSO)算法对其模型参数进行寻优,最终利用DBN回归机制实现精确的故障定位。利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC搭建了±250 kV双端MMC-HVDC系统模型并在线路上进行不同位置、不同过渡电阻的单极接地故障模拟仿真。为了对比测试模型的定位精度性能,与基于支持向量机(support vector machine,SVM)的故障定位方法相比较。实验结果表明,该方法在20 kHz的低采样频率下可以精准可靠地定位过渡电阻高达4000Ω以内的直流线路单极接地故障。

关键词： MMC-HVDC 高阻接地故障小波包能量熵粒子群寻优算法深度信念网络

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基于反馈寻优的旅游物流线路优化模型

物流技术 2013年第9期32卷 298-300,308页

作者：黄忠伟广西科技大学广西柳州545006

针对旅游物流线路分析了旅游用品供应链中的运输线路,详细阐述了供应链中旅游用品制造商、旅游用品批发商之间进行物流线路优化的意义,提出了一种基于蚁群反馈寻优模型的旅游物流线路优化方法。利用蚁群方法,对采集的旅游用品物流路径... 详细信息

针对旅游物流线路分析了旅游用品供应链中的运输线路,详细阐述了供应链中旅游用品制造商、旅游用品批发商之间进行物流线路优化的意义,提出了一种基于蚁群反馈寻优模型的旅游物流线路优化方法。利用蚁群方法,对采集的旅游用品物流路径进行反馈,从而为旅游物流线路优化提供准确的数据基础。根据上述数据,建立粒子群寻优物流运输模型,选取最优的旅游物流线路,从而实现旅游物流线路优化。实验结果表明,利用本文模型进行旅游物流线路优化,能够提高旅游物流的运输效率,降低旅游物流的运输成本,取得了令人满意的经济效益,在实际的运输过程中,具有较强的可操作性。

关键词：旅游物流路径选取蚁群反馈寻优模型粒子群寻优算法

太阳能热发电集热系统终端受限非线性模型预测控制

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热力发电 2015年第10期44卷 63-67页

作者：路小娟董海鹰兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

针对线性菲涅尔太阳能热发电集热系统的平稳性问题,提出了基于终端受限非线性模型预测控制(TLNMPC)策略。建立了系统预测模型;将终端约束条件转换为对控制量的约束条件,在模型预测滚动优化过程中加入粒子群(PSO)算法和梯度下降法形成混... 详细信息

针对线性菲涅尔太阳能热发电集热系统的平稳性问题,提出了基于终端受限非线性模型预测控制(TLNMPC)策略。建立了系统预测模型;将终端约束条件转换为对控制量的约束条件,在模型预测滚动优化过程中加入粒子群(PSO)算法和梯度下降法形成混合寻优(PSOTLNMPC)算法;采用反馈校正修正模型预测值;按照不同的天气设定集热系统出口导热油温度目标曲线;采用MATLAB软件,通过TLNMPC算法和PSO-TLNMPC算法跟踪目标曲线,对比2种算法的控制效果。结果表明:在不同太阳辐射强度下,PSO-TLNMPC算法精度均较TLNMPC算法高,且滞后时间短,均方差显著小于TLNMPC。因此,PSO-TLNMPC算法跟踪误差小且控制精度高,控制效果优于TLNMPC算法。

关键词：线性菲涅尔太阳能热发电集热系统预测控制混合寻优终端受限非线性模型粒子群寻优算法